Khung dữ liệu lớn cho phép các doanh nghiệp có được thông tin chi tiết từ dữ liệu giúp đưa ra quyết định. Kiểm tra danh sách 5 công cụ dữ liệu lớn nguồn mở hàng đầu.

Nguồn mở công cụ dữ liệu lớn

Phần mềm phân tích dữ liệu lớn trở thành một phần thiết yếu của các doanh nghiệp vì một lượng lớn dữ liệu. Dữ liệu là vô nghĩa cho đến khi bạn xử lý nó và nhận được thông tin hữu ích từ nó. Khung dữ liệu lớn giúp các công ty xử lý dữ liệu lớn. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào các công cụ dữ liệu lớn của nguồn mở 5 sau đây .

Hadoop

Hadoop là một công cụ dữ liệu lớn mạnh mẽ, đáng tin cậy và có thể mở rộng . Nó có ba thành phần chính như HDFS (hệ thống tệp phân tán cao), MapReduce và Sợi. NameNodes và Datanodes là hai loại nút tạo thành lớp lưu trữ HDFS trong Framework . Namenode lưu trữ siêu dữ liệu về một vị trí khối. Datanodes lưu trữ khối và gửi báo cáo khối tới NAMENODE sau một khoảng thời gian nhất định đã trôi qua. Pha bản đồ và pha giảm là hai giai đoạn của lớp xử lý MapReduce. MapReduce trong dữ liệu lớn Được thiết kế để xử lý dữ liệu mà phân phối qua một số nút cùng một lúc. Sợi là lớp lập kế hoạch công việc và quản lý tài nguyên trong Hadoop Dữ liệu lớn**. Sau đây là các tính năng chính của Hadoop :

  • Xử lý dữ liệu nhanh hơn
  • Quá trình đóng góp
  • Dung sai lỗi
  • Đáng tin cậy và có thể mở rộng
  • Dễ sử dụng và tiết kiệm chi phí Tìm hiểu thêm về Hadoop

Apache Storm

Apache Storm là một nguồn mở Công cụ xử lý dữ liệu thời gian thực . Nó có một nền tảng xử lý dữ liệu lớn dễ sử dụng có thể được sử dụng với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào. Nó là khả thi cho cả các công ty nhỏ và lớn. Nó có khả năng mở rộng cao và, bằng cách thêm tài nguyên theo kiểu tuyến tính, có thể duy trì hiệu suất ngay cả khi tải phát triển. Hadoop xử lý dữ liệu theo lô, trong khi Apache Storm xử lý các luồng dữ liệu trong thời gian thực. Apache Storm có thể được sử dụng cho các công nghệ xếp hàng và cơ sở dữ liệu hiện có. Nó được viết bằng Java và tất cả các mã nguồn có sẵn tại GitHub . Apache Storm đưa ra các tính năng quan trọng sau:

  • Xử lý dữ liệu thời gian thực
  • Nhanh chóng và đáng tin cậy
  • Có khả năng mở rộng cao và có thể song song
  • Sử dụng với bất kỳ ngôn ngữ nào
  • Tích hợp với hệ thống xếp hàng và cơ sở dữ liệu Tìm hiểu thêm về Apache Storm

Apache Spark

Nó là một nguồn miễn phí và mở Xử lý dữ liệu lớn động cơ. Apache Spark Được xây dựng trên Hadoop MapReduce. Apache Spark mở rộng mô hình Hadoop MapReduce để cho phép nhiều loại tính toán được thực hiện hiệu quả hơn, chẳng hạn như truy vấn tương tác và xử lý luồng. Nó hỗ trợ chức năng điện toán cụm trong bộ nhớ làm tăng tốc độ xử lý của một ứng dụng. Ngoài ra, Apache Spark có khả năng xử lý một loạt các khối lượng công việc, bao gồm các thuật toán lặp, truy vấn hợp tác và phát trực tuyến. Dung sai lỗi, phân tích nâng cao, đánh giá lười biếng, xử lý luồng thời gian thực, xử lý dữ liệu trong bộ nhớ và một số tính năng khác được bao gồm trong hộp. Nó được viết bằng Java, Scala và đi kèm với tất cả các tài liệu liên quan đến phát triển và triển khai. Do đó, tất cả các mã nguồn đều có sẵn tại github . Apache Spark cung cấp các điểm chính sau:

  • Xử lý luồng thời gian thực
  • Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ
  • Tích hợp với Hadoop
  • Phân tích nâng cao
  • Điện toán trong bộ nhớ Tìm hiểu thêm về Apache Spark

Apache Cassandra

Cassandra là một nguồn dữ liệu phân phối miễn phí và mở NoQuery . Nó có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu và một trong những cơ sở dữ liệu NoQuery tốt nhất cho dữ liệu lớn. Apache Cassandra là cơ sở dữ liệu dữ liệu lớn****có khả năng mở rộng cao, hiệu suất cao và có thể truy cập cao. Cho phép quản lý một lượng lớn dữ liệu được phân phối thông qua nhiều máy chủ. Nó hoạt động tương tự như cơ sở dữ liệu quan hệ ở chỗ nó tổ chức dữ liệu thành các hàng và cột. Ngôn ngữ truy vấn Cassandra (CQL) là ngôn ngữ truy vấn giống SQL. Apache Cassandra hỗ trợ các tính năng quan trọng sau:

Tdengine

tdengine là một phần mềm dữ liệu lớn nguồn mở . Đây là một nền tảng dữ liệu lớn miễn phí cho Internet of Things (IoT). Nó có khả năng mở rộng cao, đáng tin cậy và phần mềm hiệu suất cao để xử lý dữ liệu lớn. TdEngine có quản lý bằng không và bạn có thể nhanh chóng cài đặt và chạy nó. Nó cung cấp chức năng như bộ nhớ đệm, điện toán luồng, xếp hàng tin nhắn và nhiều hơn nữa để giảm chi phí vận hành. Tdengine có thể dễ dàng tích hợp với các công cụ khác mà không cần một dòng mã duy nhất bao gồm Telegraf, Grafana, Matlab, R MQTT, OPC, Hadoop, Spark, và nhiều hơn nữa. Tất cả các mã nguồn có sẵn tại GitHub . TdEngine đưa ra các tính năng chính sau:

  • Phân tích dữ liệu mạnh mẽ
  • Hỗ trợ tích hợp với các công cụ khác
  • Tốc độ chèn/truy vấn nhanh hơn 10 lần
  • Ngân hàng đầy đủ cho dữ liệu chuỗi thời gian
  • Tiêu thụ ít tài nguyên điện toán hơn Tìm hiểu thêm về tdengine

Phần kết luận

Chúng tôi đã thảo luận về các nền tảng dữ liệu lớn của nguồn mở 5 hàng đầu trong hướng dẫn này. Chúng tôi đã đề cập đến các tính năng quan trọng cho Khung dữ liệu lớn . Bạn cũng có thể truy cập các liên kết trong phần khám phá để biết thông tin chi tiết. Hy vọng hướng dẫn này giúp bạn chọn công cụ dữ liệu lớn miễn phí phù hợp cho nhu cầu của bạn. Cuối cùng, containerize.com đang trong một quá trình viết bài đăng trên blog nhất quán trên các sản phẩm nguồn mở mới nhất. Do đó, hãy giữ liên lạc với danh mục dữ liệu lớn này cho các bản cập nhật mới nhất.

Khám phá

Bạn có thể tìm thấy các liên kết sau có liên quan: